五千年(敝帚自珍)

主题:【原创】围绕脑科学而发生的若干玄想 -- 鸿乾

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家园 以学习为目的,要感谢是学到知识的

我不是这个专业里的,但是华人圈子里做这方面的人很多,自然就经常会聊到这个话题。更主要是早年做股指的过程中开始对此感兴趣的,那时AI还是低潮期,机器学习与模式识别可能是在自动化领域里的提法,计算机方面概率统计比较多,专门找机器学习与模式识别方面的信息还不容易,不像现在机器学习与模式识别成了流行词。

类似楼主,我们的希望都是交流拓展,吸引你这样的专业中人增长知识,因为知识更新的很快,跟踪也是难题。一个原因是,随着年龄的增长,做任何事都越来越讨厌走弯路,大概意识到人生的短暂时间的有限,而科技发展的高速很大程度与互联网开始以后的广泛交流有关。举个例子,前几天看到一个词,叫现在的人为“Google”一代,意思是说我们都已经习惯与把最基础的知识交给google了,用的时候找一下就好,这样每个人的知识领域都可以扩大许多,而扩充眼界的一个好处是一个领域要解决的问题可以从更多更高的角度着眼,得到事半功倍的效果。有趣的是,这个曾经被当作问题仅仅在两年前还被广泛辩论过会不会让人变傻,如今人们不但习以为常而且接受了这个事物。这种意识上的快速发展有时让人有时不我待的感觉。

从这个角度出发,要感谢的是我与楼主,能够让这个话题跨越已经比较普及的常识阶段,比较快的进入一些有深度的话题,比如你提供的那个河里的链接,虽然是两年前的,但是他的那个有关predication与data mining的解释作用的分类方法就很开眼界,如果他能够继续讲一些什么样的问题比较适合用哪些算法,尤其是比较新的发展就更好了,我想这些对你们这个专业中的人也是有用的。

我一般常去看看quora那样的网站,与一些相关的新闻聚合,可以节省不少力气。更重要的是,每个行业里都有重要的战略方向的争论,往往是许多专业fulltime的人在第一线的经验,这个是局外人很难接触到的。好在这两年这个话题忽然热起来,各行各业的人都开始介入,对知识分享与传播的好处大大,但是同时一些本来透明的project,大牛却忽然开始销声匿迹起来,不由让人更加好奇,也许是商业化价值的出现让人如此,那就很可惜了,因为我认为这个领域还有不短的一段路要走,泡泡有好处,但是现在许多半生不熟的产品挂个机器学习的牌子就出来卖钱,噪音太多,promise太多,但是对真正做的不错的产品神秘感又太强,引起许多没必要的争论。

我记得你不是学哲学的吗?
呵呵,这个不敢当,完全不靠谱。顶多自以为是说一些常识性的wisdom。记得有个笑话是说苏格拉底是如何成为哲学家的,颇以为然。人生越挫折就越会经常苦思冥想,是不是啊? 人们常说,we don't know what we don't know. 人越接近未知,就会越后悔把精力花费在不重要的事情上是多么的无谓。有天赋的人从年纪轻轻的时候就明白这个道理,幸运的是每个人的大脑是长在自己身上的,想什么如何想实际上是可以自己做主的,也许这样的幸运也不会很久了,所以就更应该珍惜。

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